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Los equipos de control de calidad están más presionados que nunca para cumplir con las expectativas de calidad del software y velocidad de lanzamiento. Continúe leyendo para saber cómo GenAI puede mejorar las experiencias laborales de los desarrolladores y evaluadores mientras maximiza la productividad del equipo y mejora la calidad del software.
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Las consecuencias de la mala calidad del software están aumentando, afectando a muchas organizaciones con los costos crecientes de los defectos funcionales y las vulnerabilidades de seguridad que se incorporan a sus productos y afectan sus experiencias de usuario. Un CISQ (reporte) muestra que el costo del software de baja calidad en los Estados Unidos ha aumentado a aproximadamente 2.41 billones de dólares. Ninguna organización quiere sufrir las consecuencias negativas de su marca o de la experiencia del consumidor, y mucho menos el impacto que un software de mala calidad tiene en sus costos.
Desafortunadamente, el riesgo de que software problemático y de baja calidad llegue a manos de los consumidores está aumentando, y en los últimos dos años muchas empresas han reducido el tamaño de su personal de desarrollo y pruebas de software. A medida que disminuyen los recursos para probar el software en desarrollo, existe una mayor probabilidad de que los equipos bajo presión para mantenerse al día con su desarrollo esperado y la velocidad de lanzamiento cometan más errores o no tengan suficiente tiempo para probar a fondo su código.
En este entorno, la pregunta es: ¿cómo pueden los equipos de control de calidad modernos que han experimentado reducciones de personal mantenerse al día con las mismas expectativas de calidad y velocidad de lanzamiento?
Tecnologías de IA generativa (GenAI) aplicado al espacio de pruebas de software presenta una solución para que los equipos de control de calidad hagan más con menos. Si bien hoy en día la automatización de pruebas ya ayuda a muchas empresas a optimizar sus procesos de prueba, las tecnologías de inteligencia artificial pueden brindar inmensos beneficios al acelerar la creación de pruebas y ayudar a los equipos a mejorar la minuciosidad de sus prácticas de prueba. En este artículo, exploramos el papel de GenAI en las pruebas de software, profundizamos en sus beneficios y cómo desarrollar una estrategia de control de calidad eficaz.
Al principio, GenAI se percibía como un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se especializa en generar contenido similar al humano. Si bien GenAI ha encontrado popularidad en múltiples dominios, su papel en las pruebas de software es cada vez más prominente.
Dado que el estado actual de los equipos de aplicaciones requiere hacer más en términos de entregar software de alta calidad a alta velocidad y al mismo tiempo tener menos recursos de personal para respaldar estos requisitos, GenAI se considera un medio de optimización. Cuando se aplica al espacio de desarrollo y pruebas de software, proporciona beneficios en términos de aceleración de procesos, incluidos los siguientes:
Si bien las prácticas de prueba automatizadas ya optimizan estas actividades, la inclusión de IA para aumentar aún más las pruebas de software proporciona beneficios adicionales de optimización y productividad.
A continuación se detallan las funciones clave que desempeña la IA generativa en las pruebas de software.
La IA generativa ofrece numerosos beneficios para Pruebas de API. A continuación se analizan algunos de ellos.
GenAI aporta una ventaja significativa a las pruebas de API al aumentar drásticamente la velocidad de generación de pruebas. En los métodos de prueba tradicionales, los ingenieros de control de calidad a menudo dependen de la creación manual de casos de prueba, lo que puede llevar mucho tiempo y tener un alcance limitado. GenAI, por otro lado, aprovecha los algoritmos de aprendizaje automático para generar automáticamente una amplia gama de casos de prueba, cubriendo una amplia gama de escenarios y casos extremos en una fracción del tiempo que le tomaría a un evaluador humano. Esta aceleración no solo reduce el ciclo de prueba sino que también permite un desarrollo e implementación de software más rápidos.
La creación de pruebas de API a menudo requiere conocimientos de programación o desarrollo, e incluso cuando una organización ha invertido en una solución de código bajo, el evaluador aún necesita comprender cómo se construyen los servicios de API y cómo se comunican para probar los flujos de trabajo de API a través de la aplicación. La capacidad de GenAI para comprender y traducir indicaciones de requisitos de lenguaje natural en casos de prueba permite a los evaluadores menos técnicos crear pruebas de escenarios de API con mayor facilidad. Esto permite a los equipos de aplicaciones obtener más valor de su personal y mejorar sus pruebas de integración y de extremo a extremo en la capa API.
Las pruebas exhaustivas y exhaustivas son un factor clave que garantiza la calidad del software, pero pueden pasarse por alto fácilmente en escenarios de pruebas de software centrados en el ser humano. A diferencia de las pruebas tradicionales, que pueden pasar por alto ciertos escenarios debido a limitaciones de tiempo o descuidos, GenAI puede explorar diversas entradas, combinaciones y condiciones límite, lo que permite generar casos de uso que antes no habían sido considerados por el ingeniero de pruebas. Esto lleva al descubrimiento de errores y vulnerabilidades sutiles que de otro modo podrían haber pasado desapercibidos.
Como resultado, las aplicaciones de software se vuelven más sólidas y confiables. Además, la capacidad de GenAI para crear casos de prueba diversos y complejos ayuda a simular el uso en el mundo real y garantiza que el software esté bien preparado para una amplia gama de escenarios e interacciones de usuarios.
La capacidad de GenAI para mejorar y optimizar la creación de casos de prueba de API puede tener beneficios rentables para la organización. Su capacidad para aumentar la minuciosidad de las pruebas y la calidad del software resultante significa una reducción en el riesgo de defectos o problemas que afectan los lanzamientos de productos, lo que afecta a los usuarios finales y, eventualmente, a la reputación de la marca.
Encontrar problemas en una etapa más temprana del proceso de prueba significa que las organizaciones también pueden evitar el costo de la corrección en las últimas etapas, la creación de parches o los lanzamientos retrasados debido a la mala calidad. Si bien hoy en día las herramientas y marcos de automatización de pruebas ya se utilizan mucho para optimizar las pruebas y aumentar la productividad, GenAI puede mejorar aún más las prácticas de automatización de pruebas, ayudando a los programas a acortar su tiempo de comercialización y garantizar que sus aplicaciones tengan un riesgo bajo en el momento del lanzamiento.
Prueba SOA de Parasoft aprovecha GenAI en sus capacidades de creación de pruebas API, ayudando a los equipos de aplicaciones de las siguientes maneras:
Los equipos pueden integrar SOAtest con OpenAI/Azure OpenAI y es compatible con los modelos GPT 3.5 y 4. Esta integración permite a los usuarios generar automáticamente casos de prueba avanzados basados en definiciones de servicios API mientras filtra resultados irrelevantes a través de la ingeniería rápida patentada de Parasoft.
En general, este enfoque reduce significativamente el lento proceso de creación de pruebas y permite a los equipos de control de calidad centrarse en los aspectos críticos del negocio. SOAtest con GenAI genera rápidamente múltiples escenarios de casos de prueba, incluidos escenarios que no fueron considerados originalmente por el ingeniero de pruebas, para que los equipos puedan mejorar la minuciosidad general de sus pruebas.
GenAI es una tecnología nueva y apenas estamos comenzando a arañar la superficie de sus posibles aplicaciones y beneficios en los espacios de desarrollo y prueba de software. La implementación temprana de GenAI, como vemos en Parasoft SOAtest, marca un salto transformador en la optimización de la productividad del equipo de control de calidad.
Al automatizar las tareas de prueba de rutina con IA, resulta más fácil lograr una mayor cobertura de pruebas y acelerar las tareas de generación de casos de prueba, lo que ayuda a los profesionales de control de calidad a centrarse en actividades de mayor valor, como pruebas estratégicas y toma de decisiones basada en datos. Esto no sólo mejora la eficiencia y eficacia de los esfuerzos de control de calidad, sino que también contribuye a la calidad y confiabilidad generales de los productos de software.
Con la capacidad de adaptarse y mejorar con el tiempo, GenAI está preparada para desempeñar un papel cada vez más importante en el panorama en constante evolución de las pruebas de software. Por lo tanto, adoptar un enfoque de pruebas basado en IA ya no es una opción si desea ofrecer productos de software superiores en el competitivo mercado actual; es sólo una cuestión de cuándo.
Autor contribuyente: Jamie Motheral